在工程教育中使用数字孪生技术

——探索课程概念的优势与不足

原文作者：Antti Liljaniemi* and Heikki Paavilainen

地址：Metropolia University of Applied Sciences

摘要：数字孪生(DT)技术是与工业4.0相关的必备技术。在工程教育中，保持课程的与时俱进是很重要的。通过采用新的数字技术，如数字孪生，可以为学生、教师和公司提供新知识。本研究的主要目的是创建一个课程概念，以研究数字孪生技术在工程教育中的优势与不足。这项研究证实了早期关于工程教育数字化的发现：当正确应用时，数字孪生技术可以增加学习的动力并改善学习。

关键词：数字孪生； 数字阴影； 工业4.0； 工程教育； 虚拟学习环境

概论

数字孪生技术是工业4.0的主要技术之一。在工程教育中，保持最新的课程和教育内容是至关重要的，包括教育环境和教师的专业知识。学生、教师和公司可以通过运用新的数字技术(如数字孪生工具)获益。这会对学生的就业和公司的竞争力产生影响^[1]。本研究的主要目的是创建一个课程概念，研究工程教育中的数字孪生技术，并在教育中运用数字孪生技术。本研究还旨在探索数字孪生技术的优势和不足，评估它在课程中的使用程度以及找到采用该技术的最佳方式。

1.1科学贡献

总结我们的贡献，本研究介绍了一种新的教学概念。此外，本文通过测试和评估工业上使用的数字孪生工具来结束工具链循环，在开发新的软件产品时不断的反馈是很重要的。最后，我们的研究在理科学士学生中进行了实验，它描述了在工程教育中实施数字孪生技术的最佳实践。

数字孪生概念

2.1数字孪生起源

数字孪生一词常用于工业界和科学界。然而，目前缺乏这一概念的确切定义。使用“孪生”的概念源于美国宇航局的阿波罗计划，该计划至少制造了两个相同的航天器，允许工程师在任务期间镜像航天器的条件，留在地球上的航天器被称为双胞胎^[2,3]。现在的技术被称为数字孪生(DT)，是由迈克尔·格里夫斯在2002年首次提出的。先前研究中的DT定义强调每个系统由两个系统组成：物理系统和虚拟系统。虚拟系统包含关于物理系统的所有信息^[4-6]。西门子将其定义如下:“数字孪生是物理产品或过程的虚拟表示，用于理解和预测物理对等物的性能特征。在投资物理原型和资产之前，数字双胞胎在整个产品生命周期中用于模拟、预测和优化产品和生产系统”^[7]。

2.2 数字孪生技术

数字孪生技术的例子已经在制造业和其他一些部门使用。处理孪生的工具可以是广泛的产品生命周期管理(PLM)包，也可以是狭义的产品，类似于用于特定目的的可视化组件。DT技术的优势包括削减成本、缩短上市时间和预测性维护。早期的研究将数字双胞胎分为三个子类别^[8,9]:

1.数字模型，是现有或计划的物理对象的数字表示，物理-数字对象之间没有自动数据交换。

2.数字阴影，作为现有物理-数字对象之间的自动化单向数据流而存在。

3.数字孪生，其中数据在完全双向集成的物理-数字对象之间流动。

数字孪生技术在“控制系统设计仿真”课程中的应用

3.1研究方法

主要的研究方法是行动研究法，这是用来进行观察，记录笔记，也就是KJ技术。这项研究计划在2016年至2018年之间分三个周期进行。第一个周期涉及创建课程概念，第二个周期基于第一个周期中所做的观察。第三个周期类似于第一和第二个周期，但进行了必要的修改。在第三个周期后，对学生进行了一项关于数字化和DT技术在课程中的应用的调查。此外，对DT课程的统计数据进行了分析，并与其他课程进行了比较。进行的数字化调查与专业教育研究中的数字化调查相同^[10]。除了询问之外，还增加了一组与数字孪生相关的问题。使用相同的查询来比较结果。

3.1.1 KJ-technique

KJ-technique(有时也称为“亲和图”(图1))以其发明者Jiro Kawakita的名字命名^[11]。这项技术是行动研究的一种形式。它允许用户将他们的观察结果分类并区分它们的优先级，最终决定接下来应该执行哪些活动。该方法的应用方式如下：

第一步：确定两个焦点问题——优势与不足

第二步：教师在整个课程中进行观察

第三步：在课程结束后记录观察结果

第四步：在墙上贴上笔记

第五步：相似的项目进行分组

第六步：每个小组根据它所代表的类别来命名

第七步：笔记最多的小组被选为最重要的小组。为了减少类别的数量，把剩下的笔记放入更大的类别中

第八步：最后，对小组进行排名和优先排序。下一个课程周期是根据观察、分组、排序和优先顺序计划的。

图表 1 排序结果的相似图^[12]

3.2课程描述和参与

为了采用和研究数字孪生技术，我们选择了控制系统设计中的仿真课程。本课程是机器自动化研究的一部分，它是机械工程系的三个专业课程之一。

3.2.1课程描述

该课程的学习成果是：

–完成本课程后，学生将熟悉模拟的可能性，并能够创建有用的模拟模型来测试产品行为

–学生将能够使用模拟模型开发和测试转向和控制算法

先决条件和并存条件要求具备3D建模和CAE的知识与能力。

推荐的选修课程内容：

–学生顾问将根据每个学生的个人学习计划为他们推荐选修课程内容

课程内容包括：

–模拟的优势

–创建模拟模型及其验证和测试的原则

–各种模拟环境

–各种应用中的模拟案例

3.2.2 参与

这项研究计划分三个周期进行。第一个周期于2016年实施，包括创建课程概念、制定和实施行动计划、收集和分析数据、识别问题和评估。结果用于规划第二个周期。第一轮的参与者是21名学生和两名教师。第二个周期于2017年实施，对于这个周期，对概念进行了一些小的修改。第二轮的参与者是28名学生和两名教师。第三个也是最后一个周期于2018年实施；在本周期中，学生们在学习完有关数字化和数字孪生技术的课程后回答了一份调查问卷。第三个周期的参与者是42名学生和两名教师。在行动研究中，教师也是研究人员。在这项研究中，研究人员是完全参与者，因为他们是该大学的正式科技教师。

3.3研究和采用DT技术的课程理念

这项研究始于2016年春天。机械自动化专业有新课程和即将开设的新课程：控制系统设计中的仿真。在2016年期间，对不同的DT软件进行了测试和比较。测试的工具有:NX Mechatronics Concept Designer(MCD)、Mevea和Visual Components。NX MCD被选中用于2016年秋季的第一次课程实施。NX MCD(图2)是西门子PLM工具的一部分。它是一个基于物理的建模和仿真工具。MCD的一个特性是它能够在产品制造之前验证产品设计是否正常工作。这种验证是通过重用库实现的，用户可以通过重用库快速地向功能模型添加数据。这些数据包括关节、运动、传感器、致动器、碰撞行为以及每个组件的其他运动学和动力学属性。这允许基于物理的交互式模拟来验证机器操作^[7]。使用MCD，还可以实现功能模型的虚拟调试。

图表 2 NX机电一体化概念设计师

为这门课程创造了一个新概念，学习模块分为两个部分，第一部分是理论部分，第二部分是实践项目，每个部分持续8周。在第一部分中，学生检查数字孪生软件工具，然后进行个人练习。第一节课结束后，学生被分成项目组，每个项目组将接受一个大型的数字孪生项目的子项目。子项目有四个部分：设计机电一体化设备的3D模型，使用NX Mechatronics Concept Designer将3D模型转换为数字孪生，为设备设计PLC程序，并通过OPC将PLC与数字孪生链接。最后，当项目准备就绪时，小组向教师演示项目，并进行虚拟调试。项目主题包括机电设备，如：

–Delta、Scara和ABB Yumi机器人

–传送带、XYZ起重机

–飞镖投掷器、转盘

–智能工厂

3.3.1设计三维模型

在项目中，使用Catia CAD工具设计三维模型。学生也可以自由使用其他CAD工具，例如SolidWorks或NX。该模型可以完全从头开始设计，或者也可以使用制造商目录中的可用的3D模型。设计的模型需要与实际的机电一体化设备相匹配。3D模型以stp格式传输到NX MCD。作为项目主题的一台机器是Delta机器人，用于各种机电一体化课程(图3)。除了实际存在的设备，学生还有机会使用想象中的设备，例如ABB FlexPicker(图4)。

图表 3机电一体化实验室中的Delta机器人和3D模型

图表 4 ABB Flexpicker和3D模型

3.3.2将3D模型转换为数字孪生

该项目的第二部分是将3D模型转换为仿真模型，换句话说，是数字孪生的第一阶段。为此，必须将3D模型导入NX MCD。首先，定义必要的刚体和碰撞体。在定义身体之后，必要的关节被配置以允许运动(图5)。最后，为物理模拟定义传感器和控制器。需要传感器(图6)来监控物理模拟，并将传感器元件连接到PLC输入，以实施虚拟调试。需要控件(图7)来控制模拟，并将控制元件连接到PLC输出。设计的DT模型可以通过将传感器和控制添加到所谓的检查员或将其连接到模拟或真实的PLC来测试。

图表 5 可用的接头类型

图表 6 传感器类型

图表 7 不同的控制单元

3.3.3 PLC编程项目

第三部分是为设备设计PLC程序。为此，向学生提供了需求规格。PLC程序应包括以下部分：

–设备的自动控制

–设备的手动控制

–警报

–NX MCD的接口

在机器自动化中，西门子TIA、Beckhoff、TwinCAT和Codesys PLC系统是最常用的，项目组可以从这些系统中进行选择使用。如果他们愿意的话还可以使用一些其他系统，如Raspberry Pi或Arduino。

3.3.4虚拟调试

该项目的最后和第四部分是进行虚拟调试。项目组将设计的PLC程序与NX MCD模型连接起来。为了构建接口，NX MCD提供了不同的技术，如OPC DA、OPC UA和Profinet(图8)。虚拟调试可以实现为软件在环仿真(SIL)或硬件在环仿真(HIL)。在SIL模拟中，PLC程序通过PC中的PLC模拟器进行模拟。在HIL模拟中，PLC程序在一个连接到带有NX MCD模型的PC的真实PLC中运行和测试(图9)。

图表 8 不同的选项卡

图表 9正常操作、HIL和SIL模拟

结果和讨论

本研究证实了早期关于工程教育数字化的发现。数字工具和DT技术可以增加学习动机、学生自己的学习责任感，以及改善学习。然而，数字化作为一种学习形式有时被过分强调，可能会代替老师和其他学习者的更个人化的接触。与其他机械自动化课程相比，成品率和一次通过率处于同一水平。DT技术并没有增加或减少这些关键指标。这项技术的主要好处是发展了专业知识，增强了学习的动力。不足在于信息技术问题、缺乏资源和教师专业知识不足。

4.1数字化查询

第三周期结束后，对第三周期的学生进行了调查。回答率为92%。该调查与专业教育研究中的数字化调查相同^[10]。此外，还增加了一组数字孪生问题。调查的第一部分涵盖了数字化的总体情况。基于第一部分，学生通过以下方式确定了数字化的好处(图10):

–增加了我的学习动机

–增加了我自己的学习责任

–便于跟踪学习

–便于向其他学生学习

–提高学习效果

图表 10对“数字解决方案和工具的收益评估”问题的答复

与之前的数字化研究相比，如专业教育中的数字化(DiPE)，结果是相似的^[10,13]。在DiPE中，有两个问题的平均分是2.5分，即“提高了我的学习动力”和“改善了学习”。在这项研究中，这些问题的平均分是3.0，从这个角度来看，机器自动化学生对数字化的看法非常积极。尽管他们认识到数字化有时已经被过分强调，而不是个人的遭遇。从教师的角度来看，仅设置数字任务(如DT项目)是不够的，还必须提供技术支持和协助，最好是24/7。调查的第二部分涉及DT技术。根据这一部分，学生通过以下方式确定了DT技术的优势(图11):

–我认为这门课程将来会对我有用

–数字孪生技术增加了我的学习动力

–数字孪生技术使学习这门课程变得更容易

–数字孪生技术使我的工作更容易，我觉得在工作中需要这种专业知识

图表 11对“数字孪生技术”问题的答复

与第一部分相比，DT技术得到了比数字化更积极的认可。这门课之前，学生们对这项技术并不熟悉。IT环境没有收到积极的反馈，可能是由于完成项目时遇到的问题。为了方便学生学习和提高可访问性，可以将DT工具和环

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